纹理_结构特征分析
纹理分析
9.2影像纹理的直方图分析法
纹理区域的灰度直方图作为纹理特征,为了研 究灰度直方图的相似性，可以比较累积灰度直方 图分布，计算灰度级的最大偏差或总偏差。如果 限定对象，则采用这样简单的方法也能够识别纹 理。但是灰度直方图不能得到纹理的二维灰度变 化，即使作为一般性的纹理识别法，其能力是很 低的。例如图9.2.1两种纹理具有相同的直方图， 只靠直方图就不能区别这两种纹理。
ˆ p （ i , j ) = p (i , j ) / R
这里R是正规化常数。
当取δ=1，θ=0°时，每一行有2(Nx–1)个水平 相邻像素对，因此总共有2Ny(Nx–1)水平相邻像素 对，这时R=2Ny(Nx–1)。 当取δ=1, θ=45°时，共有2(Ny–1)(Nx–1)相邻 像素对，R=2(Ny –1)(Nx –1) 。由对称性可知，当 θ=90°和135°时，其相邻像素对数是显然的。 Haralick等人由灰度共生矩阵提取了14种特征。 最常用的5个特征是： 1）角二阶矩（能量） 2)对比度（惯性矩） 3）相关 4）熵 5）逆差矩
P(i,j,δ,θ) ＝ {[(x,y),(x+Δx，y+Δy)] |f(x,y)=i,f(x+Δx,y+Δy)=j；x, y=0,1 ,…,N-1}
根据上述定义，所构成的灰度共生矩阵的第 i 行、 第 j 列元素，表示图像上所有在θ方向、相隔为δ，一 个为灰度 i 值,另一个为灰度 j 值的像素点对出现的频率。 这里θ取值一般为00、450、900和1350。很明显，若Δx ＝1，Δy＝0，则θ＝00；Δx＝1，Δy＝-1，则θ＝ 450；Δx＝0，Δy＝-1，则θ=900；Δx=-1，Δy=-1，则 θ=1350。δ的取值与图像有关，一般根据试验确定。 例如，图9.5.2(a)所示的图像，取相邻间隔δ=1，各 方向的灰度共生矩阵如图9.5.1(b)所示。
生物图像分析中的纹理特征提取研究
生物图像分析中的纹理特征提取研究随着科技的进步和生物学研究的发展，生物图像分析在近年来已经成为生物学领域中重要的研究方法之一。
其中，纹理特征是生物图像分析中的重要研究领域之一，也是生物图像分析中的一个重要方向。
纹理特征是指朝向一定方向上出现的局部视觉结构，由于纹理不仅包含了物体表面的细节信息，还包括了物体的形状、方向等重要信息，因此在生物学领域中应用广泛。
在生物图像分析中，纹理特征的提取和分析十分重要，对于识别、分类、分割等任务均具有重要作用。
在纹理特征的提取和分析中，有多种方法可供选择。
其中，灰度共生矩阵（GLCM）、灰度区域协方差矩阵（GLRLM）、小波变换、局部二进制模式（LBP）等方法应用广泛。
（一）灰度共生矩阵（GLCM）灰度共生矩阵是一种常用的纹理特征提取方法，它可以提取图像中灰度级的空间关系，计算出图像的灰度共生矩阵后便可计算纹理特征，如对比度、能量、熵、相关性等。
在生物图像分析中，GLCM主要应用于纹理分析和分类任务中。
例如，用GLCM提取膜蛋白图像的纹理特征可以用于分类膜蛋白的种类。
此外，有研究利用GLCM分析血管壁的纹理特征，可以用于评估血管粗糙度等指标。
（二）灰度区域协方差矩阵（GLRLM）灰度区域协方差矩阵是一种提取纹理特征的方法，主要用于将图像中的像素分为若干区域，计算每个区域内像素间的协方差矩阵，然后利用这些矩阵来计算纹理特征。
在生物图像分析中，GLRLM可用于提取组织、细胞、细胞核等的纹理特征。
例如，有研究利用GLRLM提取CT扫描图像中肝脏癌症区域的纹理特征，可以用于癌症区域的识别与区分。
（三）小波变换小波变换是一种能够对信号或图像进行局部分析的多尺度分析方法，它具有不变性、可压缩性等优良性质。
在生物图像分析中，小波变换主要用于纹理特征提取、图像增强、模式识别等任务。
例如，有研究利用小波变换提取心脏血管图像中的纹理特征，可以用于监测血管病变情况。
（四）局部二进制模式（LBP）局部二进制模式是一种灰度不变的纹理特征提取方法，它是通过将该点的像素值与周围邻域像素值的大小关系转换为二进制数编码来进行的。
图像的纹理分析
摘 要纹理是表达物体表面或结构的属性。
纹理分析的主要目标是纹理识别和基于纹理的性状分析。
存在两个主要的纹理描述方法——统计的纹理描述方法和句法的纹理描述方法。
用共生矩阵的方法描述纹理的方法是统计的方法的一种。
由于灰度-梯度共生矩阵能提取到图像灰度和梯度两方面的信息，因此能够很好的描述图像的纹理。
因此，基于灰度-梯度共生矩阵的特征提取能够对纹理进行很好的分类。
真实世界的纹理通常是不规则的，且伴随着频繁的结构误差，变形和结构的变化，使得没有严格的语法可用。
因此，句法和混合纹理描述方法没有像统计方法那样得到广泛应用。
在我们的世界里，纹理是常见的，应用的可能性几乎是没有限制的。
关键词：纹理、统计的纹理描述方法、句法的纹理描述方法、共生矩阵、纹理分类AbstractTexture refers to properties that represent the surface or structure of an object. The main aim of texture analysis is texture recognition and texture-based shape analysis. Two main texture description approaches exists-statistical and syntactic. The co-occurrence matric method of texture description is statistical. It based on the repeated occurrence of some gray-level and gradient-level configuration in the texture. Texture classification can be based on criteria derived from the co-occurrence matrices. Syntactic and hybrid texture description methods are not as widely used as statistical approach. Textures are very common in our world, and possibilities are almost unlimited.keywords: Texture, co-occurrence matric, statistical, syntactic, texture classification目 录第一章 图像基础1.1 图像的概念1.2 图像信息的分类1.3 图像的统计特性1.4 图像信息的统计量1.5数字图像处理基础1.6 BMP位图基础第二章 图像纹理的特征提取2.1 引言2.2 图像纹理的定义2.3图像纹理特征提取流程2.4 纹理特征提取的方法2.5 结果与分析第三章 图像的灰度梯度共生矩阵3.1引言3.2梯度图像的生成3.3灰度梯度共生矩阵的生成3.4灰度梯度共生矩阵的结果与分析3.5 基于灰度梯度共生矩阵的图像纹理特征参数描述 第四章 实例分析及应用第五章 结论参考资料致谢第一章 图像纹理分析基础1.1 图像的概念图像（Image）是指用镜头等科技手段得到的视觉形象。
图像处理和识别中的纹理特征和模型
.纹理特征和模型１，基于纹理谱的纹理特征图像纹理分析中，最重要的问题是提取能够描述纹理的特征信息；这些特征可被用来分类和描述不同的纹理图像。
在实际中常用到的方法有结构法和统计法；本文提出一种新的统计方法，每个纹理单元表征该位置及其领域象素的特征，整幅图像的纹理特征用纹理谱来表征，用这种方法进行分析较为简单。
定义纹理谱：纹理单元的频率分布。
基于纹理频谱的纹理特征：3×３领域：权重：original reference calculate by myself （1）、黑白对称性()(3281)1*100()s i S iBWSS i⎡⎤-+⎢⎥⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎣⎦∑∑反映频谱的对称性，不随纹理单元中起始计数位置的不同而不同。
（2）、几何对称性()4()11*10042*()Sj i Sj iGSSj i⎡⎤-+⎢⎥⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎣⎦∑∑∑反映图像旋转180度后，纹理谱的相似性；.（3）、方向度()()11*10062*()Sm i Sn i DD Sm i ⎡⎤-⎢⎥⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎣⎦∑∑∑ 反映线性结构的角度。
大的DD 说明纹理谱对图像的方向模式较为敏感；即图像中有线性机构纹理单元存在。
以上三个特征都是图像的几何特征，可描述原始图像的宏观纹理；下面介绍几个描述图像微观纹理的特征。
（4）、方向特征 微观水平结构特征：()*()MHS S i HM i =∑()(,,)*(,,)HM i P a b c P f g h =同样，我们可以得到其它方向的方向纹理特征MVS ，MDS1，MDS2（5）中心对称性2()*[()]CS S i K i =∑２．常用统计特征：把图像看成是一个二维随机过程的一次实现，可得到图像的直方图、均值、方差、偏度、峰度、能量、墒、自相关、协方差、惯性矩、绝对值、反差分等特征量。
常用来描述纹理的统计特征的技术有子相关函数、功率谱、正交变换、灰度级同时事件、灰度级行程长、灰度级差分、滤波模板、相对极值密度、离散马尔可夫随机场模型、自回归模型、同时自回归模型等。
椴木原木的解剖结构和纹理分析
椴木原木的解剖结构和纹理分析椴木（拉丁学名：Tilia spp.），又名棋椴、白椴，是一种常见的落叶乔木，属于锦葵科椴木属。
椴木原产于亚洲和欧洲地区，如中国、日本、俄罗斯、法国等。
它以其坚硬的木材和美丽的纹理而受到广泛的青睐。
本文将对椴木原木的解剖结构和纹理进行详细分析。
椴木的解剖结构主要包括树材结构和纤维细胞结构两个方面。
首先，椴木的树材结构由树皮、韧皮部、木质部和髓部组成。
树皮是椴木最外层的组织，起到保护树干的作用。
韧皮部位于树皮和木质部之间，主要由维管束、韧皮纤维和树脂细胞组成。
木质部是椴木干部最重要的组织，由纤维、木射线和导管组成。
纤维是木质部的主要成分，它们由长而细的细胞组成，具有很高的抗拉强度和抗压强度，是椴木的主要强度来源。
木射线连接纤维和导管，起到输送水分和养分的作用。
导管是负责输送水分和溶解养分的细胞，具有管状结构。
髓部位于木质部的中央，主要由髓细胞组成。
其次，椴木的纤维细胞结构是指椴木细胞的形状、大小和排列方式等特征。
椴木的纤维细胞呈长圆柱形，长度一般为0.5-2mm，直径约为10-25μm。
纤维细胞排列有密集排列和杂乱排列两种形式。
密集排列的纤维细胞有较高的密度和紧密的连接，木材质地较硬，适合用于制作家具和地板等需要耐磨性的产品。
杂乱排列的纤维细胞则较为疏松，木材质地较软，适合用于制作纸浆、纸板和薄板等需要柔软性的产品。
此外，椴木的纹理是其最为显著的特点之一。
椴木的纹理呈现出一种细腻而均匀的特点，具有明显的线条感。
其纹理以直纹和细纹为主，直纹呈现出木材纵向的直线条纹，而细纹则形成一种独特的细密纹理，使椴木具有独特的美感。
椴木的纹理经过充分打磨后，会呈现出一种光滑细腻的触感，非常适合用于木制品的表面装饰。
总的来说，椴木原木的解剖结构和纹理是其木材优良性能的基础。
通过对椴木的解剖结构分析，我们可以了解到它的木质部构造和树皮结构，并从中得知其木材的强度和稳定性。
而纤维细胞结构和纹理则决定了椴木木材的质地和外观特点，使其成为一种常见的优质木材资源。
图像处理中的纹理分析与纹理特征提取算法研究
图像处理中的纹理分析与纹理特征提取算法研究摘要：图像纹理分析和纹理特征提取是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向之一。
纹理在图像中包含了丰富的视觉信息，能够用于图像分类、目标检测和识别等应用。
本文将介绍图像纹理分析的相关概念和算法，并讨论纹理特征提取的常用方法和应用。
1. 引言图像纹理是指由多个纹理单元组成的图像区域。
这些纹理单元在某种视觉空间上独立地重复出现，形成了具有一定规律的纹理模式。
图像中的纹理可以根据其表现形式分为统计纹理和结构纹理。
统计纹理是指通过统计纹理单元的分布和统计规律来描述纹理特征，而结构纹理则是指通过纹理单元的空间关系来描述纹理特征。
图像纹理的分析和特征提取是图像处理中的重要任务之一。
2. 图像纹理分析算法图像纹理分析是指对图像中的纹理进行描述和分析的过程。
常用的图像纹理分析算法有以下几种：2.1 灰度共生矩阵（GLCM）灰度共生矩阵是一种描述图像纹理统计特性的方法。
它将图像的灰度级别相邻像素的关系编码成一个矩阵。
通过对该矩阵进行统计分析，可以得到一系列纹理特征。
常用的纹理特征包括对比度、相关性、能量和熵等。
2.2 Gabor滤波器Gabor滤波器是一种用于提取图像纹理特征的滤波器。
它模拟了人类视觉系统中的简单细胞的特性，可以捕捉到图像中的纹理细节。
Gabor滤波器使用一组复指数函数来对图像进行滤波，得到一组滤波响应，然后通过对响应进行统计分析，提取纹理特征。
2.3 小波变换小波变换是一种用于图像分析的时-频分析方法，也可以用于纹理分析。
通过对图像进行小波变换，可以将图像分解为不同尺度和方向上的纹理分量。
然后可以对这些分量进行统计分析，提取纹理特征。
3. 纹理特征提取算法纹理特征提取是指从图像纹理中提取具有表征能力的特征。
常用的纹理特征提取算法有以下几种：3.1 统计特征统计特征是指通过对图像纹理的统计规律进行描述的特征。
常用的统计特征包括对比度、相关性、能量和熵等。
3.2 结构特征结构特征是指通过纹理单元的空间关系来描述纹理特征的特征。
如何利用计算机视觉技术进行纹理分析
如何利用计算机视觉技术进行纹理分析计算机视觉技术是指通过图像或视频等视觉数据，对其中的结构、特征进行分析和处理的一门技术。
其中，纹理分析是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。
通过纹理分析，我们可以对图像或者视频中的纹理特征进行提取和分类，进而应用于许多领域，如图像处理、目标检测和识别、医学影像分析等。
一、纹理特征的提取纹理特征是指图像中由于物体表面颜色、形状、方向等局部变化所形成的连续性分布。
计算机视觉技术通过一系列算法和方法，可以从图像或者视频中提取出丰富的纹理特征。
1. Gabor滤波器Gabor滤波器是常用的纹理特征提取工具之一。
它通过使用一系列正弦函数和高斯函数相乘，对图像进行卷积运算，从而得到具有多个尺度和多个方向的纹理特征响应。
Gabor滤波器可以同时考虑图像中的空间和频率域信息，提取到的纹理特征更加细致和准确。
2. 尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）SIFT算法是一种常用的纹理特征提取算法。
它通过检测图像中的局部特征点，并提取出这些特征点周围的描述子，用于表示图像中不同区域的纹理特征。
SIFT算法具有良好的尺度不变性和旋转不变性，能够较好地适应图像中不同纹理特征的变化。
二、纹理特征的分类纹理特征的分类是通过对提取到的特征进行进一步处理和分析，将图像或视频中的纹理区域划分为不同的类别。
直方图是一种常用的纹理分类方法。
它将图像或视频中出现的纹理特征按照不同的灰度级别进行统计，并绘制成直方图图像。
通过比较不同图像或视频间直方图的相似性，可以将它们分为同一类别或不同类别。
2. 统计特征统计特征是一种基于特征的概率分布，用于表示图像或视频中的纹理信息。
常用的统计特征包括均值、方差、相关性等。
通过对图像纹理区域的统计特征进行提取和比较，可以实现纹理的分类和识别。
三、纹理分析的应用利用计算机视觉技术进行纹理分析在许多领域都具有重要的应用价值。
现代图像分析(高新波)章 (6)
(6.2-14)
第六章 纹理图像分析
(6) 局部均匀性(逆差矩):
L1
L(d, )
i0
L1
j0
1 1 (i j)2
p(i, j, d, )
(6.2-15)
(7) 和平均:
2L2 L1 L1
S(d, ) p(i, j,d, ) k i j
k0 i0 j0
(6.2-16)
第六章 纹理图像分析
第六章 纹理图像分析
6.1 纹理特征 6.2 纹理图像的统计方法描述 6.3 纹理能量测量 6.4 用马尔可夫随机场模型分析纹理 6.5 用分形和分维理论描述纹理 6.6 纹理的结构分析方法和纹理梯度 6.7 小结
第六章 纹理图像分析
6.1 纹 理 特 征
虽然图像纹理尚无公认的定义，但字典中对纹理的定义 是“由紧密的交织在一起的单元组成的某种结构”，这种说 法还是较为恰当的。观察图6.1.1的几幅图像，不难发现这些 图像在局部区域内呈现了不规则性，而在整体上表现出某种 规律性。显然只有采用有效描述纹理特性的方法去分析纹理 区域与纹理图像，才能真正描述与理解它们。
第六章 纹理图像分析
然而，共生矩阵PB(0°)则是主对角线上的元素值很大， 表明水平方向上灰度变化的频度较低，说明纹理粗糙。再看 PA(135°)的共生矩阵，主对角线上的元素值很大，其余元素 为0，说明该图像沿135°方向无灰度变化。但是图像B沿 135°方向，偏离主对角线的元素值较大，说明纹理较粗。
k | i j | (6.2-20)
第六章 纹理图像分析
(12) 差熵:
L1 L1 L1
L1
HD (d, ) p(i, j,d, ) p(i, j,d, )
遥感影像解译中的纹理特征提取方法与实践指南
遥感影像解译中的纹理特征提取方法与实践指南引言：纹理特征是遥感影像解译中的重要信息之一，可以提供有关地物和地表类型的详细信息。
纹理特征提取是利用图像处理和分析技术来定量描述和分析纹理特征的过程。
本文将介绍一些常用的纹理特征提取方法，并提供一些实践指南，以帮助研究人员和从业人员在遥感影像解译中更好地运用纹理特征。
一、纹理特征提取的方法1.统计特征提取法：统计特征提取法是最常用的纹理特征提取方法之一、它基于对图像区域的像素值统计进行分析，包括均值、标准差、方差、最值等统计量。
这些统计特征可以用来描述纹理的均匀性、粗糙度和细节等信息。
2.结构特征提取法：结构特征提取法是基于图像的空间结构进行分析的方法。
其中，灰度共生矩阵（GLCM）和灰度差异共生矩阵（GLDM）是常用的结构特征提取方法。
GLCM通过计算灰度级之间的相对位置关系，描述纹理的对比度、方向、平滑度等特性；GLDM则描述不同灰度级之间的寻找熵、对比度等特性。
3.频域特征提取法：频域特征提取法是将图像转换到频域进行分析的方法。
其中最常用的方法是对图像进行傅里叶变换，并计算其频谱特征。
频域特征能够提供关于纹理重复性和变化的信息。
4.模型特征提取法：模型特征提取法是利用数学模型对纹理进行建模，并从模型中提取特征。
其中，小波变换是常用的模型特征提取方法之一、小波变换能够捕捉到图像中的局部特征，提供更详细的纹理信息。
二、纹理特征提取的实践指南1.数据选择：选择与研究目标相关的高质量遥感影像数据进行分析。
确保数据清晰、分辨率适中，以获取更准确的纹理特征。
2.区域选择：选取具有代表性的区域进行分析。
遥感影像往往包含大量的信息，为了减少冗余和噪声，可以选择感兴趣的区域进行特征提取。
3.特征选择：根据研究目标选择适当的纹理特征。
不同的纹理特征可以提供不同的信息，因此需要根据需求进行选择。
4.参数设置：为提取特定纹理特征，需要根据实际情况设置合适的参数。
这些参数包括窗口大小、灰度级数量、邻域距离等。
影像纹理分析
13
9.3 Laws纹理能量测量法
• 以1×5矢量为基础，卷积同样维数的矢量，可获得25个 5×5模板。其中最有用的是5×5的零和模板，即
aij 0
ij
其中aij是模板中的元素（i,j=1,2,3,4,5）。
其中四个有最强性能的模板是：
1 0 2 0 1 4 0 8 0 4 6 0 12 0 6 4 0 8 0 4 1 0 2 0 1
将目视判别结果与自相关函数分析的排列结果作比较，发现用自相关函数自 动分析可达99%的正确率。
18
9.5灰度共生矩阵分析法
• 在三维空间中,相隔某一距离的两个像素，它们具 有相同的灰度级，或者具有不同的灰度级，若能 找出这样两个像素的联合分布的统计形式，对于 图像的纹理分析将是很有意义的。
19
9.5灰度共生矩阵分析法
最大值。
不同的纹理图像，ρ(x,y)随d 变化的规律是不同的。 当纹理较粗时，ρ(d)随d 的增加下降速度较慢； 当纹理较细时，ρ(d)随着d 的增加下降速度较快。
随着d 的继续增加，ρ(d)则会呈现某种周期性的变化，其
周期大小可描述纹理基元分布的疏密程度。
若对应ρ (d)变化最慢的方向为dmax，那么纹理局部模式形 状向dmax方向延伸
• Laws 深入研究了滤波模板的选定。首先定义了一维滤波 模板，然后通过卷积形成系列一维、二维滤波模板，用于 检测和度量纹理的结构信息。
• 一维滤波模板 L3=[1 2 1]
灰度（Level）
E3=[-1 0 1] 边缘（Edge）
S3=[-1 2 -1] 点（Spot）
L5=[ 1 4 6 4 1]
• 灰度共生矩阵特征的提取
图像的纹理分析技术
图像的纹理分析技术长春理工大学侯斯文摘要：在图像分析中，纹理是很重要的概念。
我们可以将纹理看做是有许多相互接近、相互编制的元素构成，并且富有周期性。
纹理是由图像灰度在空间位置上交替变化形成的，反映了图像灰度级的空间分布情况，是图像分析的重要指标之一。
除此之外，像Laws纹理能量法，就是典型的一种一阶方法，计算起来比灰度共生矩阵这种二阶方法简单，在纹理分析领域也有着重要的影响。
同时，纹理分析也面临着理论高于实际等问题，需要引起更多关注。
关键词：纹理分析灰度共生矩阵Laws纹理测量法能量转换今天，我要为大家介绍的是纹理分析技术。
谈到纹理分析技术，首先我们要明白纹理的概念。
纹理是指图像处理，图像真实感造型领域很重要的概念。
在应用方面的研究已经非常广泛和深入，基于样图的纹理合成技术是近年来发展起来的新的纹理合成技术。
这是一个很广泛的定义，因为纹理具有广泛性和多样性，所以到目前没有一个十分明确的，统一的定义。
纹理大致可分为三类：结构性纹理，随机性纹理，既有结构性纹理又有随机性纹理。
下图为三类纹理：了解了纹理的含义和分类。
下面我们将介绍纹理分析技术。
一、纹理分析的定义纹理分析是从遥感图像分析技术中发展起来的。
纹理分析是指通过一定的预处理技术抽取图像纹理特征, 并对纹理进行定量或定性的描述, 它一直是数字图像处理与计算机视觉领域研究的热点和难点。
图像纹理分析方法主要包括统计分析法，结构分析法。
其次，还有频谱分析法，模型分析法。
统计分析法主要是从图像有关属性的统计出发，基于图像像素的灰度值得分布与相互关系，找出反映这些关系的特征。
基本原理是选择不同的统计量对纹理图像的统计特征进行提取。
结构分析法是分析图像纹理的结构，从中获取结构特征。
首先将纹理看成许多纹理基元按照一定位置的规则组成，然后分两步处理。
二、空间灰度分布现代科学技术正在高速发展，而其中一个重要的方向就是机器视觉。
而且纹理图像分析作为机器视觉系统的重要基础技术，在图像目标识别、跟踪和图像内容理解方面起到越来越重要的作用。
纹理防伪技术的特点及系统组成分析
纹理防伪技术的特点及系统组成分析当今，消费者在购买包装的商品识别其真伪时，只能先买下产品后再将其包装撕开来才能识别.那么，有没有办法能让消费者在购买商品之前就可通过有效的防伪标识来加以识别的呢？而纹理防伪却补充了这样的防伪缺陷。
纹理防伪的原理:纹理防伪是以包装材料本身固有的斑纹记号为防伪识别标记的一种防伪技术。
自然界的斑纹总是千差万别的，如指纹、木纹、石纹、斑马纹、冰纹、干裂的地面等纹理都是随机的、唯一的、不可能有两个完全一样的。
这是因为物体自身所处环境的客观条件总是处在不断变化的过程之中，多种客观因素偶然同时作用于物体，给其留下的印记就成为纹理；无数种变化中的客观条件不可能在同一时空反复上演，因而特征完全相同的纹理也不可能重复出现。
利用这一原理，选用纹理清晰的包装材料制成防伪标签，对每一枚标签材料的纹理记号进行拍摄、编号、建档、存入防伪数据库中。
消费者可通过互联网、传真、电话等查询档案、辨别真伪。
纹理防伪的特点:1、“纹理防伪标识”是以结构纹理作为防伪特征的一种新型的防伪技术产品。
该产品（纹理）是标识材料本身固有的，随机形成的，个性化的三种结构特征，极难仿制，具有防伪原理简单可靠，仿制成本高，造假者无利可图，防伪周期长等特性。
2、“纹理防伪标识”的防伪特征信息是公开的，不怕被电脑黑客拷贝、不怕回收，可进行多次有效查询，便于流通过程中的监督管理和消费者识别方便、简单、直观、准确、先查后买。
3、“纹理防伪标识”可通过电话、传真或计算机网络系统进行查询识别，形成了一种“古老的虎符防伪原理与数码新科技嫁接”的高新技术产品，根据“PCT国际检索报告”：纹理防伪技术属国际首创。
4、“纹理防伪标识”开创了以个性化结构特征的防伪新领域，是一项具有世界领先水平的防伪技术产品。
纹理防伪技术系统组成：1. 标签加工：利用现代印刷技术把具有清晰随机纹理的材料制成一枚枚适合于在单件商品外包装上粘贴的防伪标识物，并提供给用户。
纹理特征简介（转）
纹理特征简介（转）纹理的定义：纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。
纹理具有三大标志：某种局部序列性不断重复、非随机排列、纹理区域内大致为均匀的统一体。
纹理不同于灰度、颜色等图像特征，它通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即：局部纹理信息。
局部纹理信息不同程度的重复性，即全局纹理信息。
纹理的分类：纹理特征可以分为四种类型：（1）统计型纹理特征：基于像元及其邻域内的灰度属性，研究纹理区域中的统计特征，或者像元及其邻域内灰度的一阶、二阶或者高阶统计特征。
统计型纹理特征中以GLCM（灰度共生矩阵）为主，它是建立在估计图像的二阶组合条件概率密度基础上的一种方法。
GLCM主要描述在theta方向上，相隔d个像元距离的一对像元分别具有灰度值i和j的出现的概率。
尽管GLCM提取的纹理特征具有较好的鉴别能力，但是这个方法在计算上是昂贵的，尤其是对于像素级的纹理分类更具有局限性。
并且，GLCM的计算较为耗时，好在不断有研究人员对其提出改进。
（2）模型型纹理特征：假设纹理是以某种参数控制的分布模型方式形成的，从纹理图像的实现来估计计算模型参数，以参数为特征或采用某种策略进行图像分割，因此，模型参数的估计是这种方法的核心问题。
模型型纹理特征提取方法以随机场方法和分形方法为主。
随机场模型方法：试图以概率模型来描述纹理的随机过程，它们对随机数据或随机特征进行统计运算，进而估计纹理模型的参数，然后对一系列的模型参数进行聚类，形成和纹理类型数一致的模型参数。
由估计的模型参数来对灰度图像进行逐点的最大后验概率估计，确定像素及其邻域情况下该像素点最可能归属的概率。
随机场模型实际上描述了图像中像素对邻域像素的统计依赖关系。
分形模型方法：分数维作为分形的重要特征和度量，把图像的空间信息和灰度信息简单而又有机的结合起来，因而在图像处理中备受人们的关注。
分数维在图像处理中的应用时以两点为基础：（a）自然界中不同种类的形态物质一般具有不同的分形维；（b）由于研究人员的假设，自然界中的分形与图像的灰度表示之间存在着一定的对应关系。
图像纹理分析
结构分析法
结构分析法：是分析图像纹理的结构，从中获取结 构特征。 结构分析法首先将纹理看成许多纹理基元按照一定 位置的规则组成，然后分两步处理如下： 该方法适用于规则和周期性纹理，实际中较少采用
纹理基元
提取纹理基元
推论纹理基元位置规律
该方法主要基于滤波器理论。包含了傅里叶变换法， Gabor变换法，小波变换法。 傅里叶变换法 只能完成图像的频率分解，因而获得 的信息不是很充分。 Gabor变换法 Gabor函数可以捕捉到相当多的纹理 信息，且具有极佳的空间/频域联合分辨率因此在实际 中获得了较广泛的应用。 小波变换法 该方法大体分金字塔形小波变换法和 树形小波变换法。
Gibbs随机场模型（GFR） GFR模型通过集团势能的概念，利用局部计算 就能获得全局的结果，因此该模型目前应用较 多 分形模型 分形是一种适合于描述具有复杂和不规则形状 研究对象的数学模型。
图像纹理分析的应用
目前，图像纹理分析在很多方便已经有所应 用。 例如基于二维超声图像纹理分析判断HIFU 凝固性坏死；图像纹理分析技术在肝纤维化 CT图像分析中的应用；基于统计性的SAR 海洋纹理分析的方法；在纺织与皮革中的应 用等等。
模型分析法
模型法认为一个像素与其临域像素存在某种相互关 系，这种关系可以是线性的，也可以是符合某种概 率关系的。 模型法通常有自回归模型、马尔科夫随机场模型、 Gibbs随机场模型、分形模型，这些方法都是用模 型系数来表征纹理图像，其关键在于首先要对纹理 图像的结构进行分析以选择到最适合的模型，其次 为如何估计这些模型关系。 这类方法存在着计算量大，自然纹理很难用单一模 型表达的缺点。
小结
以上研究都显示了纹理分析技术在医学图像分 析中的巨大的应用前景，当然要实现这些前景 还存在许多问题. 就目前阶段，由于医学图像及其纹理的复杂性， 目前还不存在通用的适合各类医学图像进行纹 理分析的方法，因而根据各类不同特点的医学 图像采取有针对性的最适合的纹理分析技术， 就是当前研究的重点和难点，这就要求我们对 于一个具体的医学图像，应先深入研究其特点、 分布规律等，然后根据各自不同特点，研究 相应的分析方法，才有可能取得较好的效果。
医学影像的组织结构特征分析与检测方法
医学影像的组织结构特征分析与检测方法医学影像是现代医学诊断的重要手段之一，通过对人体内部的结构进行非侵入性的成像，医生可以获得关键的信息，以帮助诊断和治疗疾病。
在医学影像的应用中，对组织结构的特征分析与检测方法的研究至关重要。
一、组织结构特征分析的重要性医学影像中的组织结构特征是指不同组织或病变在影像上显示的形态、密度、纹理等特异性特征。
通过对组织结构特征的分析，可以更准确地诊断疾病，判断病变的性质和程度，以及指导治疗方案的制定。
因此，组织结构特征分析的研究对于提高医学影像的诊断准确性和效率至关重要。
二、常见的组织结构特征分析方法1. 区域分割方法：该方法将影像中的组织区域分割出来，以便进行后续的分析和处理。
常用的区域分割方法有阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法等。
通过区域分割，可以准确提取出感兴趣的组织区域，并进一步进行特征提取和分析。
2. 特征提取方法：该方法通过对影像中的组织结构进行特定特征的提取，以便描述和表示组织结构的特征。
常用的特征提取方法有灰度共生矩阵(GLCM)、小波变换、局部二值模式(LBP)等。
这些方法可以从不同角度对组织结构进行描述和表征，为后续的分析和检测提供基础。
3. 分类和识别方法：该方法将特征提取到的组织结构特征与已知的特征模型进行比较，以进行分类和识别。
常用的分类和识别方法有支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和深度学习等。
这些方法可以将不同组织结构的特征进行分类，帮助医生判断病变的性质和程度。
三、组织结构检测方法的研究进展除了对组织结构特征进行分析外，研究人员还致力于开发新的组织结构检测方法，以帮助医生更快速地定位和诊断病变。
以下是一些近年来的研究进展：1. 基于深度学习的组织结构检测方法：深度学习是近年来热门的研究方向之一，在医学影像领域也有广泛的应用。
研究人员利用深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN)，可以自动学习和提取组织结构的特征，从而实现组织结构的快速检测和定位。
影像组学纹理特征
影像组学纹理特征
影像组学纹理特征
影像组学纹理特征
影像组学是一种基于医学影像的高通量技术，它可以对大量的影像数据进行分析和处理，用于疾病的诊断、治疗和预测。
其中，纹理特征是影像组学中的一个重要指标，它可以反映组织的复杂性、异质性和结构特征。
纹理特征是指图像中各像素之间的空间分布规律和灰度变化特征。
通过对图像的纹理特征进行分析，可以提取出与疾病相关的信息，如肿瘤的形态、大小、边缘、组织结构等。
而且，纹理特征与人眼所感知到的视觉特征密切相关，因此在医生的临床诊断中也具有很高的参考价值。
在影像组学中，常用的纹理特征包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度直方图（GH）、灰度共生矢量（GLV）、灰度共生矩阵（GLDM）等。
这些特征可以通过图像处理软件进行提取和分析，得到一系列与疾病相关的指标和参数，如平均灰度、灰度方差、能量、熵等。
总之，影像组学纹理特征是一种强大的分析工具，它可以为医学影像的诊断和治疗提供重要参考信息，并有望在未来成为一种重要的医学影像分析的手段。
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数字图像处理中的纹理分析技术研究
数字图像处理中的纹理分析技术研究随着科技的不断发展，数字图像处理技术在现代生活中的应用越来越广泛。
数字图像处理中的纹理分析技术是其中的一种重要的技术，可以有效地提取图像中的纹理特征信息。
本文将对数字图像处理中的纹理分析技术进行研究和探讨。
一、纹理的概念纹理是物体表面上形态、质地感觉的视觉效果，是物体表面的细节特征。
纹理可以分为结构化和非结构化两种类型。
结构化纹理是由一定规则或者规律的元素组成的，比较容易处理和描述；非结构化纹理则是由多种元素无规律组成，较难进行处理和描述。
二、数字图像中的纹理数字图像是由离散的像素点组成的，像素值描述了图片上的灰度或彩色信息。
数字图像中的纹理是由像素之间的空间关系所构成的。
数字图像中的纹理包含了图像中的各种特征信息，如颜色、亮度、对比度等。
在数字图像处理中，通过对纹理的分析可以对图像进行分类、检索、识别等操作。
因此，数字图像纹理分析技术在各种领域得到了广泛的应用。
三、数字图像处理中的纹理分析技术1. 统计分析法统计分析法是通过对图像像素值的统计特性进行分析，来提取图像的纹理特征信息。
这种方法通过计算均值、方差、协方差等统计量来描述图像中的纹理特征。
在实际应用中，这种方法可以通过灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM）来实现。
灰度共生矩阵是通过对图像中像素灰度值之间的空间关系进行分析建立的矩阵。
通过计算矩阵中的各种统计特性，如能量、熵、相关度等，可以提取出图像中的纹理信息。
2. 傅里叶变换法傅里叶变换法是将图像信号转化到频域进行分析。
在频域内，图像中各个频率的分量被分离出来，因此可以对图像的频域信息进行分析，从而提取图像中的纹理信息。
在实际应用中，傅里叶变换法可以通过离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）来实现。
DCT可以将图像信号在频域中表示出来，通过分析各个频率分量的系数，可以提取出图像中的纹理信息。
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实验2_纹理_结构特征分析一、实验目的加深对SAR影像纹理、结构特征及相关概念的理解，能编程实现SAR影像纹理、结构特征的统计分析。
二、实验软件Matlab三、实验数据德国TerraSAR卫星获取的成都市部分SAR影像sar_cd01.tif及从中裁剪的两部分影像sar_cd01_1.tif、sar_cd01_2.tif。
四、实验内容及步骤1. 基于Matlab，编写统计分析影像纹理特征和结构特征的程序；1.1编写纹理特征程序1）纹理特征主程序CTFmain：依次实现的功能为：a打开并读取影像文件；b获取灰度影像；c扩展原始数据；d统计纹理特征频次；e对纹理特征频次排序并得到原始编码索引；f要求用户输入纹理特征分类个数目；g对纹理特征分类并得到类别编码对原始编码的索引；h生成纹理特征图。
function im=CTFmain% 选择影像文件[fn,pn]=uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.png;*.gif',...'All Image Files(*.jpg,*.tif,*.png,*.gif)'; ...'*.fig','Figures(*.fig)';'*.*','All Files' },...'请选择影像文件');if fn~=0% 添加当前路径addpath(pn);% 读取影像文件dat=imread(fn);% 取出起始时间t1=clock;% 获取灰度影像data0=GetGMap(dat);fprintf('%s\n','灰度影像生成完毕！');% 扩展原始数据矩阵data0为datadata=EnlargeMat(data0,1,1);fprintf('%s\n','影像数据扩展完毕！');% 统计每种纹理特征向量出现的频数，得到纹理特征查询矩阵stvm和原始编码图codm [stvm,codm]=StatTVm(data);fprintf('%s\n','纹理特征统计完毕！');% 对各种纹理特征向量频数由大到小排序，得到排序后的纹理特征原始编码索引id0=SortGetId0(stvm);% 取出终了时间t2=clock;% 显示程序运行时间fprintf('%s%.1f%s\n','该阶段运行时间：',etime(t2,t1),'s');% 提示用户输入纹理特征分类数目n=input('请根据统计数据输入纹理特征类别的数目n [10]:');if isempty(n)n=10;end% 取出起始时间t1=clock;% 合并相似的纹理特征，得到频次和类别编码索引fid以及原始编码和类别编码索引iid [fid,iid]=IcprtTF(stvm,id0,n);fprintf('%s\n','特征类别编码完毕！');% 生成纹理特征图im=CreatIM(codm,fid,iid);fprintf('%s\n','纹理特征图生成完毕！');% 取出终了时间t2=clock;% 显示程序运行时间fprintf('%s%.1f%s\n','该阶段运行时间：',etime(t2,t1),'s');% 显示纹理特征图imshow(im,[min(min(im)),max(max(im))]);elseerror('您没有选择影像文件！');endend2）获取灰度图像子程序GetGMap：实现了根据输入数据结构采用相应算法得到灰度图像的功能，即：a如果是单层影像数据，直接认为是灰度图像，有data0 = dat；b如果是3层影像数据，采用gray = 0.299*r+0.587*g+0.114*b公式计算出灰度图像：c如果是多余3层的影像数据，采用所有数据层平均的方法得到灰度图像。
function data0=GetGMap(dat)ds=size(dat);data0=zeros(ds(1),ds(2));dss=size(ds);if dss(2)==3data0=0.299*dat(:,:,1)+0.587*dat(:,:,2)+0.114*dat(:,:,3);else if dss(2)>3for i=1:dss(2)data0=data0+dat(:,:,i);endelsedata0=dat;endendend3）扩展原始数据子程序EnlargeMat：实现将数据data0扩展为data的功能，具体的方法是：a将data0的4个角点值分别赋给在其所处对角线另一端的data的角点；b将data0的初始端制定数目的行赋给data最末端制定数目的行，而data0最末端制定数目的行赋给data初始端制定数目的行；c与b相同的方法给data的初始端制定数目的列和最末端制定数目的列赋值。
function data=EnlargeMat(data0,dr,dc)% 取出原始数据的行列数[row,col]=size(data0);% 扩展data0为datadata=zeros(row+2*dr,col+2*dc);data(dr+1:row+dr,dc+1:col+dc)=data0;data(1,1)=data0(row,col);data(row+2*dr,1)=data0(1,col);data(1,col+2*dc)=data0(row,1);data(row+2*dr,col+2*dc)=data0(1,1);data(1,dc+1:col+dc)=data0(row,:);data(row+2*dr,dc+1:col+dc)=data0(1,:);data(dr+1:row+dr,1)=data0(:,col);data(dr+1:row+dr,col+2*dc)=data0(:,1);end4）统计纹理特征子程序StatTVm：实现了对每种纹理特征出现频次的统计，将每种纹理特征向量按三进制转换为十进制再加1作为其对应的原始编码，然后删除纹理特征向量频次统计矩阵（stvm）中频次为0的纹理特征所对应的行数据，最后返回stvm和赋予了原始编码的原始编码图（codm）。
function [stvm,codm]=StatTVm(data)% 取出输入数据data的行列数[row,col]=size(data);% 定义纹理特征向量统计矩阵stvmstvm=CreatTVm;% 定义纹理特征编码图codm=zeros(row-2,col-2);% 初始化一个进度条h=waitbar(0,'正在统计纹理特征：请稍后...');% 计算tv0，并对比stvm中每一种纹理特征向量，统计其出现的次数for i=2:row-1for j=2:col-1w=data(i-1:i+1,j-1:j+1);tv=ComputTV(w);k=ComputIdx(tv);for k0=1:6561if k==k0stvm(k,9)=stvm(k,9)+1;codm(i-1,j-1)=k0;endendendwaitbar((i-1)/(row-1));endid=stvm(:,9)==0;stvm(id,:)=[];waitbar((row-1)/(row-1));% 关闭进度条close(h);end5）生成纹理特征向量频次统计矩阵子函数CreatTVm：实现生成一个纹理特征向量频次统计矩阵的功能，其最后两列存频数和原始编码。
function tvm=CreatTVm% 定义纹理特征向量矩阵，最后两列存频数和原始编码tvm=zeros(6561,10);% 生成纹理特征向量矩阵，其包含了6561种纹理特征向量i=1;for k1=0:2for k2=0:2for k3=0:2for k4=0:2for k5=0:2for k6=0:2for k7=0:2for k8=0:2tvm(i,1)=k1;tvm(i,2)=k2;tvm(i,3)=k3;tvm(i,4)=k4;tvm(i,5)=k5;tvm(i,6)=k6;tvm(i,7)=k7;tvm(i,8)=k8;tvm(i,10)=i;i=i+1;endendendendendendendendend6）计算纹理特征向量子函数ComputTV：实现根据3*3窗口w的数据计算对应的纹理特征向量的功能。
function tv=ComputTV(w)% 定义纹理特征向量tvtv=zeros(1,9);% 计算纹理特征向量tvfor r=1:3for c=1:3k=3*r+c-3;if w(r,c)==w(2,2)tv(1,k)=1;else if w(r,c)>w(2,2)tv(1,k)=2;elsetv(1,k)=0;endendendend% 删除w窗口中心所对应的列tv(:,5)=[];end7）计算原始编码子函数ComputIdx：实现根据纹理特征向量计算出其对应的原始编码的功能。
function idx=ComputIdx(tv)% 计算纹理特征向量tv的索引值idx=tv(8)+3*tv(7)+3^2*tv(6)+3^3*tv(5)+3^4*tv(4)+3^5*tv(3)+3^6*tv(2)+3^7*tv(1)+1;end8）建立纹理特征频次排序索引子程序SortGetId0：实现了对精简后的纹理特征频次由大到小排序，得到排序后的纹理特征原始编码索引的功能。
function id0=SortGetId0(stvm)% 取出stvm大小s=size(stvm);% 对频数排序[fqn,id0]=sort(stvm(:,9),'descend');% 给id0替换原始编码值for i=1:s(1)jd=id0(:)==i;id0(jd)=stvm(i,10);endend9）纹理特征合并分类编码子程序IcprtTF：实现了合并相似的纹理特征，得到频次和类别编码索引fid以及原始编码和类别编码索引iid的功能。
function [fid,iid]=IcprtTF(stvm,id0,n)% 取出stvm的大小s=size(stvm);% 初始化频数和类别的索引fidfid=zeros(n,2);% 初始化编码和类别的索引iidiid=zeros(s(1),2);% 初始化频数较大的前n种纹理特征查询表stv0stv0=zeros(n,9);% 给stv0赋值，前8位是纹理特征向量，最后1位是纹理特征对应的编码for k=1:nfor i=1:s(1)if id0(k)==stvm(i,10)stv0(k,1:8)=stvm(i,1:8);stv0(k,9)=id0(k);endendend% 将剩余向量和查询表里的向量按夹角归类,建立编码和类别的索引iid for i=1:s(1)ag=pi*ones(n,1);for k=1:nif stvm(i,10)~=stv0(:,9)ag(k)=ComputAg(stv0(k,1:8),stvm(i,1:8));elsebreak;endend[agm,k0]=min(ag);if agm==piiid(i,1)=stvm(i,10);iid(i,2)=stvm(i,10);elseiid(i,1)=stvm(i,10);iid(i,2)=stv0(k0,9);endend% 给fid赋值for k=1:nfor i=1:s(1)if iid(i)==id0(k)fid(k,1)=fid(k,1)+stvm(i,9);endendendfid(:,2)=id0(1:n);end10）生成纹理特征图子程序CreatIM：实现生成纹理特征图的功能：首先建立灰度查找表glt（Gray Look Table），然后根据原始编码图codm和频次-类别编码索引fid和原始编码-类别编码iid的信息，在glt中查找对应灰度，给纹理特征强度图im（intensity map）赋值。